Данните са новото злато, а учените по данни са новият златар. Компаниите по целия свят стават все по-добри в усъвършенстването на своите специални умения. Те искат да продават повече, да направят повече клиенти щастливи и да печелят пари по-лесно.
Учените по данни играят голяма роля във всичко това. Те са като героите, които помагат на компаниите да осмислят своите данни. Според Glassdoor, сега има много повече работни места за Data Scientist и те получават средно около $120,931 XNUMX.
Рамките за наука за данни са като супер инструменти за учените по данни. Те им помагат да сортират, работят, създават модели и разбират данните много по-бързо и по-добре.
Най-добрата част е, че не е нужно да сте магьосник по кодиране, за да използвате тези рамки. Можете да бъдете експерт в решаването на проблеми от реалния свят, без да сте експерт по кодиране. Повечето специалисти по данни използват поне една рамка за машинно обучение, което прави работата им по-лесна и по-ефективна.
Очертание на съдържанието
Какво е Data Science Framework?
Рамката за наука за данни е набор от инструменти, библиотеки и предварително написан код, който помага на специалистите по данни да събират, организират, обработват и анализират данни по-ефективно и ефикасно. Тези рамки предоставят структуриран начин за работа с данни, като правят изграждането на модели, извличането на прозрения и решаването на сложни проблеми по-лесни.
Рамките за наука за данни често включват библиотеки за машинно обучение и манипулиране на данни, които дават възможност на учените да работят с големи набори от данни и да извличат ценна информация, без да се налага да започват от нулата в кодирането.
Те опростяват и рационализират процеса на наука за данни, позволявайки на професионалистите да се съсредоточат върху решаването на предизвикателства от реалния свят, вместо да пишат всяко парче код от нулата.
Ако сте любопитни да научите за науката за данните, разгледайте моя Преглед на Datacamp който е доставчик на цялостен курс.
Най-добрите рамки за наука за данни
Нека да разгледаме популярните рамки за наука за данни, предложени от Data Scientists:
1. Тензорен поток
TensorFlow е безплатен инструмент за машинно обучение, създаден от Google. Добър е в работата с числа и графики на потока от данни.
TensorFlow е цялостна платформа за машинно обучение с много полезни инструменти и библиотеки. Това е като голяма кутия с инструменти за изграждане на приложения за машинно обучение. Хора от цял свят споделят своите знания и инструменти, за да го направят още по-добър.
Можете да използвате TensorFlow за смесване на различни типове данни, като таблици, графики и снимки. Освен това е с отворен код, което означава, че е безплатен и постоянно се подобрява. Първоначално е направено от Google Brain Team. Компании като Nvidia, Uber, Intel, Twitter, PayPal, Airbnb, Snapchat и Gmail използват TensorFlow.
Бързи функции:
- Универсалност: TensorFlow е супер гъвкав. Можете да го използвате за всички задачи за машинно обучение, от разпознаване на картини до правене на прогнози. Това е като кутия с инструменти за различни задачи.
- Отворен код: Безплатно е и отворено за всички. Това означава, че много хора могат да работят върху него и да го направят по-добър. Не е нужно да плащате, за да го използвате.
- скалируемост: Независимо дали работите върху малък или огромен проект, TensorFlow може да се справи. Той е чудесен за работа с много данни и сложни задачи.
2. Numpy
Мислете за NumPy като кутия с инструменти за правене на математика с Python. Това е като да имате мощни инструменти за работа с числа и матрици. Можете да го използвате самостоятелно или да го комбинирате с други инструменти като TensorFlow или Theano, за да извършвате сложни числени изчисления.
Можете да правите обикновена математика, сложна математика като линейна алгебра или трансформации на Фурие и дори да създавате произволни числа. Това е като да имате математически съветник във вашия инструментариум на Python.
Но има още! NumPy е приятелски настроен към стар код, написан на C и Fortran. Можете да използвате кода на дядо си във вашите Python проекти без много проблеми.
Ето защо много умни хора смятат, че NumPy е най-добрият за научна математика в Python. Дори големи играчи като НАСА и Google го използват за своите приключения с разбиване на числа!
Бързи функции:
- Това е ефективен масив за съхраняване и манипулиране на числови данни.
- Има богати функции за линейна алгебра, статистика, трансформации на Фурие и генериране на произволни числа.
- NumPy предлага голямо разнообразие от математически функции за работа с масиви.
3. Scikit-Learn
Scikit-learn е ценен актив на инструментите за машинно обучение в Python. Той е изграден върху друга мощна библиотека, наречена SciPy. Вътре в него ще намерите всякакви инструменти за машинно обучение, като начини за сортиране на неща в групи, правене на прогнози и други.
Но ето най-добрата част: Scikit-learn може да организира тези инструменти в набор от стъпки, като рецепта. Тези стъпки могат да правят неща с данните и след това да правят прогнози. Това е като да следвате рецепта за създаване на модел за машинно обучение.
Scikit-Learn е страхотен за всеки, независимо дали сте опитен учен по данни или тепърва започвате с машинно обучение. Той е добре документиран, което означава, че е лесен за научаване и използване. Освен това има голяма и полезна общност около Scikit-Learn.
Бързи функции:
- Достъп до широк набор от алгоритми, включително както традиционни, така и модели за задълбочено обучение.
- Лесна предварителна обработка и нормализиране на данни.
- Възможност за работа както с числени, така и с категорични данни.
4. Керас
Keras е първокласен API, който се използва за създаване на сложни невронни мрежи. С няколко реда код можете да добавяте нови слоеве, модели и оптимизатори и да обучавате моделите. Основната структура на данните е тензорна и осигурява многоизмерен масив. Python framework предоставя различни функции за предварителна обработка, зареждане на данни и визуализиране на резултатите.
Keras е фантастичен инструмент за вашите проекти, особено ако искате да изпробвате идеи за наука за данни без никакви проблеми. Помага ви да изграждате интелигентни системи, като невронни мрежи, с лекота.
И познай какво? Големи имена като Uber, Netflix, Freeosk, Yelp, Wells Fargo и NASCENT Technology използват Keras.
Бързи функции:
- Работи безпроблемно на всеки CPU и GPU.
- Има повече от 10 предварително обучени модела за класификация на изображения.
- Предлага бързо и лесно създаване на прототипи.
5. Шогун
Shogun, библиотека за машинно обучение с отворен код, дава възможност на потребителите с широк набор от алгоритми за анализ на данни и прогнозно моделиране. Написан е на C++ и се свързва с множество езици за програмиране, включително Python.
Shogun дава приоритет на ефективността и скалируемостта, като включва както линейни, така и нелинейни модели. Той също така предоставя различни функции за предварителна обработка на данни като избор на функции и намаляване на размерността.
Тази гъвкавост прави Shogun подходящ за задачи за класификация на изображения и извличане на текст. Той остава актуален с текущи актуализации, като непрекъснато се подобрява и печели своето място сред най-добрите рамки на Python.
Бързи функции:
- Той поддържа широк набор от алгоритми за класификация, регресия и групиране.
- Поддържа поточно предаване на данни и онлайн обучение.
- Поддържа различни типове данни като данни с реална стойност, последователност, графика и текстови данни.
6. SciPy
Като учен по данни вие често работите върху задачи като статистика, визуализация на данни и машинно обучение. Въпреки че има различни налични инструменти за тези задачи, SciPy е мощна рамка на Python, която може да направи работата ви по-ефективна.
SciPy е набор от модули, които предоставят функции за научни изчисления. Обхваща линейна алгебра, оптимизация, интеграция и статистика.
SciPy също предлага силна поддръжка за визуализация на данни и машинно обучение. Това го прави решаващ инструмент за учените по данни, който им позволява да работят по-ефективно и да използват пълния потенциал на своите данни.
Бързи функции:
- Рамката предлага различни модули и изпълнява функции, които включват оптимизация, линейна алгебра, интеграция, интерполация и статистика.
- Той също така позволява интегриране с други пакети на трети страни за разширяване на функционалността.
- Той е с напълно отворен код и включва инструменти за научни изчисления, числен анализ и машинно обучение.
7. Скрепи
Scrapy, като стабилна рамка на Python, опростява процеса на уеб скрапинг, позволявайки на потребителите да извличат данни от уебсайтове и онлайн източници без усилие.
Scrapy функционира, като навигира в уебсайтове и събира желаната информация. Тези извлечени данни служат за множество цели, от изграждане на бази данни до генериране на отчети.
За специалистите по данни Scrapy е ценен инструмент за бързо и ефикасно събиране на данните, необходими за анализ. Неговата скорост и ефективност са предназначени да направят уеб скрапинга по-достъпен, като предлага функции като автоматично следване на връзки и извличане на данни от множество страници, рационализирайки процесаs.
Бързи функции:
- Лесен за използване интерфейс дори за начинаещи програмисти.
- Гъвкава рамка и предлага надеждна API интеграция.
- Можете дори да го използвате за извличане на данни както от статичните, така и от динамичните страници.
8. PyTorch
Разработен от изследователската група за изкуствен интелект на Facebook, PyTorch е важен софтуерен инструмент и силен конкурент заедно с TensorFlow. Това, което отличава PyTorch, е неговата динамична изчислителна графика, която може да се актуализира, докато програмата работи. Тази гъвкавост позволява промени в реално време в архитектурата, която се обработва.
Успехът на PyTorch се дължи и на неговата лекота на използване, прост API и ефективност. Това е отличен избор за обучение на модели в различни задачи като откриване на обекти, изследователски и производствени операции.
Големи компании като Salesforce, Stanford University, Udacity и Microsoft разчитат на PyTorch за своите приложения за наука за данни.
Бързи функции:
- Интуитивен и богат на функции API за разработване на сложни проекти.
- Рамката предлага инструменти за отстраняване на грешки и оптимизация.
- Той също така предлага взаимодействие с други библиотеки на Python.
9. Теано
Theano е мощна библиотека на Python, предназначена за дефиниране, оптимизиране и оценка на математически операции върху многоизмерни масиви. Също така е много подходящ за създаване на ефективни модели за машинно обучение.
Това, което отличава Theano, е неговата забележителна способност да оптимизира кода за скорост. Тази оптимизация е от решаващо значение в проекти за наука за данни, където има нужда от многократно извършване на интензивни изчислителни операции.
Theano превъзхожда GPU изчисленията, подобрявайки скоростта на изпълнение на кода. Освен това предлага набор от вградени математически функции, опростяващи числените операции с масиви. Това го прави ценен инструмент за специалисти по данни и практикуващи машинно обучение.
Бързи функции:
- Theano може автоматично да изчислява градиенти на математически изрази относно променливи. Това е ценно за задачи като базирана на градиент оптимизация в машинното обучение.
- Theano може да използва изчислителните възможности на NVIDIA GPU, което значително ускорява матричните операции. Това е особено полезно при работа със значителни масиви от данни и сложни изчисления.
- Theano е написан на преносим код на Python и е съвместим с различни платформи. Освен това е разширяем, позволявайки на потребителите да дефинират своите персонализирани операции, което го прави универсален за различни приложения и нужди.
10. Верига
Chainer е рамка на Python за наука за данни, първоначално разработена от стартъп за роботика в Токио. Той се отличава със своята скорост, превъзхождайки рамки като TensorFlow.
Една от забележителните характеристики на Chainer е неговата дефиниция на невронна мрежа „define-by-run“, която помага при отстраняване на грешки в невронни мрежи. Този подход ви позволява да променяте структурата на мрежата, докато вървите, което улеснява идентифицирането и отстраняването на проблеми.
Chainer поддържа внедряване на CUDA, което ви позволява да използвате силата на множество GPU с минимални усилия, което е особено ценно за ефективно обучение на модели за дълбоко обучение.
Бързи функции:
- Лесна интеграция на GPU
- Опростено отстраняване на грешки в невронни мрежи
- Поддръжка за различни типове невронни мрежи
Заключение
Python се откроява като универсален език за програмиране, обичан от специалистите по данни. Популярен е, защото можете да го използвате за всякакви задачи, от управление на данни до обучение на компютрите да учат. Това, което отличава Python, е неговата рамка.
Python зарежда работата ви и поддържа кода ви чист. Можете да изпробвате тези рамки и да ги тествате за вашите бъдещи проекти.
